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Konzepten wie der Digitalen Fabrik, der Industrie 4.0-Fabrik und der Smart Factory gemein ist der erheblich ausgeweitete Einsatz von vernetzter Software. Allerdings ist der Begriff der Fabriksoftware selbst noch nicht ausreichend definiert und gegenüber verwandten Begriffen abgegrenzt. In diesem Beitrag wird ein Vorschlag unternommen, wie Software in Fertigung und Logistik verortet werden kann.

Software nimmt im vernetzten Industrie 4.0-Umfeld eine immer wichtigere Rolle ein. Dabei müssen Systeme unterschiedlicher Anbieter miteinander kommunizieren. Die Verwaltungsschale schafft eine standardisierte Schnittstelle und fördert so eine herstellerübergreifende Interoperabilität. Lernen Sie anhand von Beispielen, warum auch Software einen Digitalen Zwilling benötigt und welche Vorteile dieser bietet.

Produktivität hängt unmittelbar mit einer exakten, prozessorientierten Planung zusammen. Ein bestmögliches Prozessmanagement erfordert genaue Daten aus der Fertigung sowie die passende IT-Infrastruktur zur Nutzung dieser Daten. Ein Manufacturing Execution System dient hier als Drehscheibe zwischen Shopfloor und ERP-Ebene und ist damit die Voraussetzung für eine optimierte Produktivität und Effizienz.

Ziel dieser Serie ist es, Industrie 4.0 in der Praxis anschaulich zu machen. Dazu stellt Factory Innovation in dieser Folge ausgewählte Fabriken vor, die Konzepte von Industrie 4.0 erfolgreich umgesetzt haben. Wie Digitalisierung und Lean Management zusammenpassen, wird diesmal bei der KEBA Industrial Automation Germany GmbH im mittelhessischen Lahnau eindrücklich vorgeführt.

IKEA, Schneider Electric und Merck agieren zwar in völlig unterschiedlichen Branchen, aber alle haben nicht nur den Wert von Künstlicher Intelligenz für die Supply Chain frühzeitig erkannt, sondern nutzen intelligente Algorithmen zur Reduktion der Bestände, zur Verbesserung der Liefertreue und für ein effektiveres und effizienteres Supply Chain Management. Erfahren Sie, wie auch Ihnen das gelingt.

Lernfabriken als realistische Produktionsumgebungen bieten vielfältige Möglichkeiten zur Weiterbildung von Beschäftigten sowie zur anwendungsnahen Forschung. In den letzten Jahren haben sich immer mehr Unternehmen und Universitäten für den Betrieb einer Prozesslernfabrik entschieden, in der sie häufig die neuesten digitalen Technologien zu Schulungszwecken und Use Cases ausprobieren.

Wie von Charles Darwin aufgezeigt, haben die anpassungsfähigsten Lebewesen die besten Überlebenschancen. Was aber hat dies mit modernen Analysealgorithmen und Industrie 4.0 zu tun? So einiges – denn nachhaltige Qualitätsoptimierung kann in variantenreicher Produktion nur funktionieren, wenn die KI-Algorithmen die Veränderungen erkennen, bewerten und notwendige Änderungen der Algorithmik ableiten.

Wandlungsfähige Produktionssysteme stellen eine Herausforderung für die Beurteilung von Gefährdungen dar. Zugleich birgt das Konzept des Digitalen Zwillings das Potenzial, den Beurteilungsprozess zu digitalisieren und in allen Lebenszyklusphasen von RAMI 4.0 zu unterstützen. Das Projekt BaSySafe entwickelt dafür eine generalisierbare Lösung einschließlich einer Evaluation in der manuellen Montage.

Aufgrund der Einbindung in globale Netzwerke sind heutige Absatzmärkte produzierender Unternehmen hochkomplex. Die Unternehmen sind dabei oftmals mit sich ändernden Rahmenbedingungen, wie Varianten, Mengen und Lieferterminen konfrontiert. Es ergibt sich eine fluktuierende Kapazitätsnachfrage, welche die Planung und Steuerung erschwert.

Klassische KI ist kein Allheilmittel für Inspektionssysteme, da umfangreiche Trainingsdaten benötigt werden. Qualitätsproduktion ist jedoch nicht darauf ausgelegt, große Mengen dieser Daten zu produzieren. Eine auf Sparse Modeling basierte KI benötigt nur einen kleinen Satz von Daten und kann damit selbst auf Embedded Plattformen sowohl KI-Trainingsaufgaben als auch Inferenzalgorithmen ausführen.